JP2020024478A - 診療用画像作製および診断に用いるビデオクリップ選択器 - Google Patents

Abstract

【課題】診療用画像作製および診断に用いるビデオクリップ選択器を提供する。【解決手段】ビデオクリップ選択において、診療用撮像デバイス１００は、哺乳類の目標とする臓器の画像の群を取得して画像集合１３０に入れる。クリップ選択回路１５０は、画像集合１３０中の各画像をロードして、その画像が映す見える像と判定された品質１６０の両方を判定する。その後、手順１１０に基づいて規則表１２０から選択される。クリップ選択論理回路１５０は、選択した規則１４０を画像集合１３０中の各画像に適用するフィルタ機能を有し、所定の手順１１０を支援するのに十分な見える像および品質を有する画像部分集合１９０を作成する。その後、特定された手順１１０からなる医療診断において用いられる。【選択図】図１

Description

本願発明、診療用画像作製および診断に関し、より具体的には診療用画像作製および診断に用いるビデオクリップ選択器に関する。

診療用画像作製は、臨床分析および治療介入の目的で哺乳類の体の内側部分の目に見える画像を作り出すプロセスを指す。診療用画像作製は病気の診断および治療を容易に行えるように哺乳類の体の外側部分によって隠れている内部構造を見えるようにすることである。診療用画像作製は、画像を取得するための複数の異なる撮影手段を合体させるものである。通常用いる撮影手段にはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）を含むＸ線照射撮影のような放射線デバイス、核磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、診療用超音波検査または診療用超音波検査、内視鏡検査、硬度測定、触覚画像法、サーモグラフィ、診療用写真並びに陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）および単一光子放出断層撮影（ＳＰＥＣＴ）のような核医学画像検査がある。医学的診断を目的とする画像をどのように使用するか、または、どの組織または臓器もしくはその臓器の部分を目標とするかによって、異なる画像の群を取得するための異なる撮影手段が好まれる。

哺乳類の体の目標とする領域の診療用画像の作製は多数の異なる見える像（Ｖｉｅｗ）からなされる。厳密に言うと、診療用画像の群は実際には２次元の画像であるために、撮像デバイスの角度と近さによって目標とする領域の斜視図が異なるものになる。診療用画像作製の撮影手段の場合と同じように、医学的診断を目的とする画像をどのように使用するか、または、どの組織または臓器もしくはその臓器の部分を目標とするかによって、診療用画像中にある目標とする領域の特定の見える像が好まれる。

最後に、哺乳類の体の目標とする領域の診療用画像作製の品質は様々である。つまり、作製された画像に基づいて最終的に診断をする外科医ではなく、作業者、すなわち技師によって、診療用画像の明瞭度および焦点は変わる。例によっては、目標とする臓器を撮った画像から見える像は、撮像センサの配置が適切でなかったためにその見える像から目標とする臓器の肝心な特徴部分が抜けていて完全なものではない場合がある。他の例では、撮像センサの配置は適切でも、哺乳類の体の構造的な特徴のような外的な要因のために目標とする臓器の肝心な特徴部分の明瞭度が落ちる場合がある。

診療用画像を作製する従来のワークフローは、所定の画像の群からなる集合を作製するために技師が撮影手段を患者に向けることから始まる。作製する所定の画像の群は、使用する撮影手段により決まり、静止画像またはビデオクリップ画像でよい。通常、目標とする臓器の特定の病気や機能障害を診断するという作製する画像の最終的な目的を技師は認識している。所定の画像を作製すると、作製した画像の群からなる集合は、代表的には「ＰＡＣＳ」または「ピクチャ・アーカイバル・コミュニケーション・システム」と呼ばれる集中リポジトリに保存され、デジタルまたはアナログのいずれかのレポートが外科医の検査のために作製される。外科医は後で作製した画像の群からなる集合とレポートを読み出して作製した画像の群の分析を実行する。外科医がこの分析を行うには、正しい見える像および正しい品質を有する画像の群からなる集合の中から最も適した画像を選択する必要がある。

正しい見える像および正しい品質を有する正しい画像を選択するだけでなく、対象とする複数の異なる画像を同時に調査することによって診断を容易にするように選択した正しい画像を表示スクリーン上に効率的に配置することを外科医が行うことから、このプロセスは極めて時間がかかる場合がある。必要とされる品質の画像が作製した画像の集合にはないが必要である場合、または必要とされる見える像を有する画像が作製した画像の集合にはない場合、外科医は患者に指示して足りない画像を撮影するために再び技師のところに来てもらわなければならない。このようなことは患者、健康管理施設および外科医の力の大変な無駄使いになる。

本章で要約される本願発明の実施形態の特長は前記した従来技術の欠点を解決するものであり、新規かつ非自明な、診療用画像作製用のクリップ選択のための方法、データ処理システムおよびコンピュータプログラム製品を提供する。本願発明の方法は、診療用撮像デバイスへのインタフェースを介して、選択した哺乳類の臓器の診療手順および目標とする部分を受け取るステップを含む。このステップの後、診療用撮像デバイスを用いて、前記目標とする部分の様々なビデオクリップ画像の群を取得し、取得したビデオクリップ画像の群を画像記憶装置に保存する。前記取得したビデオクリップ画像の群のビデオクリップの各々はさらに画像処理して、そのビデオクリップの見える像および品質を判定し、規則ベースから前記選択した哺乳類の臓器の診療手順および目標とする部分に対応する規則を読み出す。このステップで読み出した規則は診断手順を行うのに必要な特別な測定に必要なビデオクリップの見える像および品質を特定する。最終的に、読み出した規則はフィルタとして前記取得したビデオクリップ画像の群に適用して、特定された必要とされる見える像および品質を満たすビデオクリップ画像の群の部分集合を作成し、作成した前記取得したビデオクリップ画像の群の部分集合は画像記憶装置に保存される。

本実施形態の一つの特長によれば、読み出した規則を適用して、特定された必要とされる見える像および品質を満たすビデオクリップがビデオクリップ画像の群の中に存在しないと判定された場合、診療用撮像デバイスのインタフェースを介して警告が発せられる。本実施形態の別の特長によれば、各ビデオクリップの画像処理はニューラルネットワークに各ビデオクリップを送ることを含み、このニューラルネットワークは送られてきたビデオクリップ中に所定の信頼度で見分けた見える像を示す出力を作成するように訓練されることを含む。代わりに、各ビデオクリップをコンテンツに基づく画像検索システムに送り、このコンテンツに基づく画像検索システムが送られてきたビデオクリップを所定の見える像を有する既知の画像からなるデータ記憶装置と比較して、送られてきたビデオクリップ中の見分けられた見える像を示す。

本実施形態のさらに別の特長によれば、ニューラルネットワークの出力中に作成された特定された信頼度レベルに基づいて、送られてきた画像の一般化された品質レベルを、コンピュータを用いて算出することを各ビデオクリップの画像処理はさらに含む。最後に、本実施形態もさらに別の特長によれば、読み出した規則によって見える像中にあることが必要なランドマーク特徴を特定する。このようにして、各ビデオクリップの画像処理は各ビデオクリップを送られたビデオクリップ中の特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴を示す出力を生成するように訓練されたニューラルネットワークに送り、前記読み出した規則を適用するときに、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴がないことは前記ビデオクリップが低品質であることに対応し、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴があることは前記ビデオクリップが高品質であることに対応することを含む。

本願発明の別の実施形態によれば、診療用画像データ処理システムがクリップ選択用の設定を有する。この診療用画像データ処理システムは一つ以上のコンピュータを含むホスト計算システムを含み、各コンピュータはメモリと少なくとも一つのプロセッサを有する。前記ホスト計算システムのメモリ内で診療用画像作製コンピュータプログラムが実行され、通信可能に結合された診療用撮像デバイスに指令を与える。前記診療用画像作製コンピュータプログラムはさらに診療用撮像デバイスにインタフェースを提供する。

重要なことは、このプログラムはプログラム実行中に働いて診療用画像作製のためのクリップ選択をする方法を実行するコンピュータプログラム命令を含む。この方法は、診療用撮像デバイスへのインタフェースを介して哺乳類の体の診療手順および目標とする部分の選択を受け取ることを含む。受け取った後、診療用撮像デバイスが目標とする部分の複数のビデオクリップ画像の群を取得し、それらのビデオクリップ画像の群を画像記憶装置に保存する。保存されたビデオクリップ画像の群の各ビデオクリップは画像処理され、各ビデオクリップの見える像および品質を判定し、規則のベースから選択した診療手順および目標とする部分に合致する規則を読みこむ。この時、読み出した規則は保存されたビデオクリップ画像の群に必要な見える像および品質を特定する。最後に、読み出した規則をフィルタとして記憶されたビデオクリップ画像の群に適用して、特定した必要な見える像および品質を満たすビデオクリップ画像の群の部分集合を作製し、このビデオクリップ画像の群の部分集合は画像記憶装置に記憶される。

追加する本願発明の特長は、以下に記載する発明の詳細な説明中にその一部は説明され、また別の一部は発明の詳細な説明から自明であり、また本願発明を実施することによって理解されるものである。本願発明の特長は、特に特許請求の範囲中で指摘する複数の要素およびそれらの組み合わせによって実現され、達成される。以上の発明の概略説明と以下の詳細な説明は代表的な内容であり、説明だけのものであり、特許請求の範囲の発明を限定するものではないことは当然にわかることである。

添付した図面は本明細書に取り込まれ、その一部を構成するものであり、本願発明の実施形態を図説し、発明の詳細な説明とともに本願発明の原理を説明するのに役立つ。添付図面が図説する実施形態は現在好ましいものである。しかし、本願発明はこれら図面により表わされている構成および手段そのものに限定されるものではない。

図１は診療用画像作製のためのクリップの選択を実行するプロセスを図説する。 図２は診療用画像作製のためのクリップの選択を実行するデータ処理システムの概略図である。 図３は診療用画像作製のためのクリップの選択を実行するプロセスを図説するフローチャートである。

本願発明の実施形態は診療用画像作製および診断ためのビデオクリップ選択を可能にする。本願発明の一実施形態によれば、哺乳類の臓器を同時期に撮った一組の複数のビデオクリップを処理用に選択し、選択した集合に含まれる各ビデオクリップは、哺乳類の臓器の見える像およびそのビデオクリップを撮るのに用いた撮影手段に従って各ビデオクリップを分類するように訓練されたニューラルネットワークに送られる。ニューラルネットワークが作り出す信頼度はビデオクリップの品質を判定する関数への入力として役立つ。次に行おうする取得したビデオクリップの使用が特定される。行おうとするビデオクリップの使用とは、例えば、所定の診断手順に関係する寸法の算出を進めるために、臓器の所定の寸法を算出することである。さらに、行おうとするビデオクリップの使用に合った、見える像、撮影手段および品質要求特性を示す規則ベースから読み出した規則が特定される。オプションになるが、この読み出した規則は、ビュアーの中でビデオクリップを提示する並べ方を示す。読み出した規則が示す、行おうとするビデオクリップの使用に合った、見える像、撮影手段および品質要求特性に基づいて、取得したビデオクリップをフィルタにかけてその特定の見える像、撮影手段および品質要求特性を有するビデオクリップの部分集合を作成する。最終的に、この作成したビデオクリップからなる部分集合は入力としてヘルスケアの専門家が見るために該ビデオクリップの部分集合を提供する診療用ビュアーに送られる。オプションになるが、ビュアーは読み出した規則にしたがって作成したビデオクリップからなる部分集合が提示するやり方を決める。特に、複数のビデオクリップからなる前記部分集合の提供のやり方には、ヘルスケアの専門家に前記部分集合の前記ビデオクリップのうち最も適切なものが最初に提示されるように前記部分集合の前記ビデオクリップの順番付けをやり直すことを含む。

発明のさらに詳細な説明では、図１が診療用画像作製のためのクリップ選択のプロセスを図解する。図１に示すように、診療用撮像デバイス１００は哺乳類の目標とする臓器の画像の群を取得して画像集合１３０に入れる。画像集合１３０中の画像の各々は目標とする臓器の所定の見える像を映すものであり、特定の品質を有している。クリップ選択回路１５０は画像集合１３０中の各画像をロードして、その画像が映す見える像と判定された品質１６０の両方を判定する。その後、行おうとする手順１１０を決めて診療用撮像デバイス１００に送り、画像の群に必要とされる品質および見える像に関する規則が行おうとする手順１１０に基づいて規則表１２０から選択される。さらに、オプションになるが、行おうとする手順１１０を進行させるために算出されるべき所定の寸法が決められる。選択された規則１４０はクリップ選択論理回路１５０に送られる。

クリップ選択論理回路１５０は選択した規則１４０を画像集合１３０中の各画像に適用するフィルタ機能を有し、このフィルタ機能は、規則１４０は画像集合１３０にフィルタをかけて、または画像集合１３０をソート（順番付けのやり直し）して、所定の手順１１０を支援するのに十分な見える像および品質を有する画像部分集合１９０を作成する。さらにオプションになるが、この画像部分集合１９０は最も望ましい見える像と品質の画像をトップとする順番になっている画像のみからなる。その後、画像部分集合１９０中に一つ以上の画像が存在するとクリップ選択論理回路１５０が判定する場合、画像部分集合１９０はデータ記憶装置１７５に保存され、特定された手順１１０からなる医療診断において用いられる。これと違って、クリップ選択論理回路１５０が、画像部分集合１９０が空の集合１８５のままであると検知すると、クリップ選択論理回路１５０は特定された手順１１０を進めるために必要な見える像および必要な品質のいずれか、または両方を満たす新しい画像の群を再び取得する必要があることを示すプロンプト１９５を診療用撮像デバイス１００に与える。

図１に関連して説明されるプロセスはデータ処理システム中で実行されるものでよい。以下の説明において、図２は診療用画像作製のためのクリップ選択用の設定を有するデータ処理システムの概略を示す。データ処理システムは、メモリ２２０と、少なくとも一つのプロセッサ２１０と、ディスプレー２３０と、を含むホスト計算システム２００を含む。ホスト計算システム２００はまた目標とする臓器の診療用画像を取得する診療用撮像デバイス２５０と、取得した画像の群を保存する画像記憶装置２４０と結合している。オペレーティングシステム２６０がホスト計算システム２００のメモリ中で実行される。オペレーティングシステム２６０はクリップ選択モジュール３００のプログラムコードの実行を支援する。

クリップ選択モジュール３００のプログラムコードがメモリ中でプロセッサ２１０により実行されると、クリップ選択モジュール３００のプログラムコードが働き、目標とする臓器に関係する手順の指示および指示された手順を受け取り、診療用撮像デバイス２５０へのインタフェースに入れ、さらに指示された手順にしたがって診療用撮像デバイス２５０によって取得される画像の集合を受け取り画像記憶装置２４０中に入れる。プログラムコードが実行されている間に、その働きにより、画像の集合の中の各画像が分析され、各画像の見える像および品質の両方を各画像に与えられる。このプロセスに関して、クリップ選択モジュール３００のプログラムコードは画像の集合中の各画像をニューラルネットワーク２８０に送ってもよい。このニューラルネットワーク２８０は送られた画像に対応する、見える像および品質の確率的な指標を生成するように訓練されている。代わりに、クリップ選択モジュール３００のプログラムコードによって、各画像をコンテンツに基づく画像検索システム２７０に送ってもよい。コンテンツに基づく画像検索システム２７０は、既知の見える像および既知の品質を有する画像の群に基づいて、所定の見える像および所定の品質に関わる各画像を分類するために、各画像からなる画像の群を既知の画像の群の集合と比較することができる。

オプションになるが、コンテンツに基づく画像検索システム２７０は、画像の所定の見える像に表示されることが予期される哺乳類の体のランドマーク特徴の画像中の外観に基づく品質を示すことができる。このようなランドマーク特徴が見えないことは低品質であることを示す。ランドマーク特徴の見える度合いが変わることは、品質の程度が変わることを示す。例えば、ランドマーク特徴が見えると予期しているときに画像中にそのランドマーク特徴がはっきりと見えることは高品質であることを示す。逆に、ランドマーク特徴が部分的に見えることは平凡な品質であることを示す。

別のオプションになるが、各画像に対してその画像を取得した時の画像取得デバイスの姿勢と理想的な姿勢との差に関する特徴（Ｅｃｈｏ）距離を各画像について算出する。もっと具体的に言うと、訓練用画像の集合であって、その中の各訓練用画像に対して既知の姿勢の注釈がつけられ、その既知の姿勢を用いてすべての訓練用画像の中からその既知の姿勢に対応する訓練用画像を取得する訓練用画像の集合と、オプションで用いる、最高の品質形態の訓練用画像を取得できることが事前にわかっている理想的な姿勢からのずれとは相関があるので、後で得られる画像を訓練用画像と比べることによって、特徴距離と言われる、姿勢の差を推定することができる。上記はコンテンツに基づく画像検索または特徴距離を示すように訓練画像により訓練されたニューラルネットワークによってなされる。後で得られる画像の品質は、その後で得られる画像の特徴距離が大きくなって所定の閾値の特徴距離に近づくと画像の品質が低くなるように、画像の品質と相関する特徴距離に基づいて決められる。

別のオプションとして、ニューラルネットワーク２８０は送られてきたビデオクリップ中の見える像が所定の信頼度レベルで見分けられたこと示すことができる。

クリップ選択モジュール３００のプログラムコードによって画像の集合にある各画像の見える像と品質がいったん算出されると、プログラムコードはさらに働いて規則のベースから指示された手順に合致する所定の規則を選択し、選択した規則を画像の集合の中の各画像に適用する。この工程において、画像の集合中の各画像の判定された見える像および品質は、これらの見える像および品質が選択した規則が必要とするものを超えるものか否かを判定するために、選択された所定の規則に入力として送られる。もしも選択した規則が必要とするものを超えるものである場合、その送られた画像は画像記憶装置２４０にある画像からなる部分集合に加えられる。さもなければ、送られた画像は捨てられる。画像の集合にある各画像が前記した所定の規則によって処理されると、クリップ選択モジュール３００のプログラムコードは画像記憶装置２４０にある画像の部分集合に画像が存在するか否かを判定する。もしも存在しなければ、クリップ選択モジュール３００は診療用撮像デバイス２５０に命令して追加の画像の群を取得することが必要であることを示す警告を発生してインタフェースに入力する。

クリップ選択モジュール３００の動作をさらに説明する図３は、診療用画像作製のためのクリップ選択をする工程を図解するフローチャートである。この工程は目標とする手順および目標とする臓器を特定して診療用撮像デバイスへのインタフェースに入力するブロック３１０から始まる。ブロック３２０では、特定された目標とする手順および目標とする臓器に適用する規則を見つける。その後、ブロック３３０で画像の集合にある第一の画像をデータ記憶装置から読み出し、その第一の画像に与えられた品質および見える像をメモリにロードする。オプションになるが、この第一の画像のデータ記憶装置からの読み出しは、診療用撮像デバイスが画像の集合を取得している間にリアルタイムで行われる。ブロック３４０では、ブロック３５０の判定をするために見つけた規則を与えられた品質および見える像に適用する。判定ブロック３５０では、もしも第一の画像が、特定された目標とする手順および目標とする臓器に対する画像として十分な品質および見える像を有しているならば、ブロック３６０でこの第一の画像は部分集合に加えられる。さもなければ、プロセスは判定ブロック３７０に進む。

判定ブロック３７０では、もしも処理用に追加の画像をさらに処理しなければならないときは、ブロック３８０で画像の集合中の次の画像を選択して、見つけた規則を適用するブロック３４０を行うプロセスを繰り返す。さもなければブロック３９０で部分集合中に画像があるか否かを判定する。もしも部分集合中に画像があるのならば、ブロック４００で目標とする手順からなる診療の分析で利用するために部分集合が戻される。しかし、そうでないときは、ブロック４１０で必要な品質、必要な見える像またはそれら両方を有する追加の画像の群を取得する必要があることを示すプロンプトが診療用撮像デバイスへのインタフェースに提示される。

本願発明はシステム、方法、コンピュータプログラム製品またはこれらの任意の組み合わせとして実現される。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本願発明の特長を実行させるコンピュータが読み取り可能なプログラム命令を記憶するコンピュータが読み取り可能な記憶媒体またはメディアを含む。コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は命令を実行するデバイスによって用いられる命令を保持、記憶する具体的なデバイスである。コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、限定するわけではないが、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁気記憶媒体、半導体記憶媒体または上記した媒体の任意の組み合わせとしてよい。

本明細書中のコンピュータが読み取り可能なプログラム命令は、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体から個別の計算／処理デバイスに、またはネットワークを介して外部コンピュータもしくは外部記憶デバイスにダウンロードできる。コンピュータが読み取り可能なプログラム命令は、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、すべてユーザーのコンピュータ上で実行され、一部ユーザーのコンピュータ上でかつ一部は遠くにあるコンピュータ上で実行され、またはすべて遠くにあるコンピュータもしくはサーバー上で実行される。本願発明の特長は、本願発明の実施形態にしたがう、フローチャートによる図解、ならびに／または方法、装置（システム）およびコンピュータプログラム製品からなるブロック概略図を参照して本明細書中で説明される。フローチャート図解および／またはブロック概略図中の各ブロックならびにフローチャート図解および／またはブロック概略図中の複数のブロックの組み合わせはコンピュータが読み取り可能な命令によって実装される。

このようなコンピュータが読み取り可能な命令は汎用コンピュータ、専用目的コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに与えられて、これらコンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置プロセッサで実行される命令は、フローチャートのブロックおよび／またはブロック概略図のブロック中に特定される機能／作用を実装する手段を作り出す。このようなコンピュータが読み取り可能な命令はまたコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶され、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体はコンピュータ、プログラム可能なデータ処理装置および／または他の所定の形式で機能するデバイスに命令する。したがって、命令が記憶されているコンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、フローチャートのブロックおよび／またはブロック概略図のブロック中に特定される機能／作用を実装する命令を含む製造物を含む。

前記したコンピュータが読み取り可能な命令はコンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置または他のデバイスにロードされてコンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置または他のデバイス上で実行されて、コンピュータが実行するプロセスを作る。その結果、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置または他のデバイス上で実行される命令は、フローチャートのブロックおよび／またはブロック概略図のブロック中に特定される機能／作用が実装される。

添付した図面中のフローチャートとブロック概略図は、本願発明の様々な実施形態にしたがうシステム、方法およびコンピュータプログラム製品の可能な実装形態に関するアーキテクチャ、機能および動作を説明する。この点に関して、フローチャートまたはブロック概略図中のブロックの各々は、特別な論理機能を実装するための一つ以上の実行可能な命令を含むモジュール、セグメントまたは部分を表す。代わりの実装のやり方では、ブロック中に示された機能が添付した図中に示された命令から生じる。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際のところ実質的に同時に実行されてもよく、また必要とする機能によっては、すべてのブロックを逆の順番で実行してもよい。ブロック概略図および／またはフローチャート図解中の各ブロックならびにブロック概略図および／またはフローチャート図解中の複数のブロックの組み合わせは、専用目的のハードウェアに基づいたシステムによって実行することができ、このシステムは特定の機能または作用を実装し、専用の目的のハードウェアとコンピュータ命令の組み合わせを実行することはわかるはずである。

最後に、本明細書中で用いられる専門用語は特定の実施形態のみを説明する目的で使用されたものであり、本願発明を限定すること意図するものではない。本願明細書中で用いられている単数形の「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈から明示的に単数と示される場合を除き、複数形も含む。「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」および／または「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語が本明細書中で用いられるとき、記載された特徴、整数、ステップ、工程、要素および／または部品が存在することを明らかにし、一つ以上の他の特徴、整数、ステップ、工程、要素、部品および／もしくはこれらの組み合わせが存在することまたは追加されることを除外するものではない。

以下の特許請求の範囲中のすべての手段もしくはすべてのステップを含む機能を行なう要素と同一の構造、材料および動作またはこれらと同等なものは、特許請求の範囲で具体的に記載された特許請求の範囲中の他の要素と組み合わせてその機能を実行するための構造、材料もしくは動作を含むことを意図するものである。本願発明の詳細な説明は、説明と記載を目的として提示されているものであり、開示した形の本願発明がすべてであるとか、それに限定したりすることを意図するものではない。本願発明の技術的範囲および主旨から逸脱しない変形例や変更例が多数存在することは当業者には明らかである。本願発明の原理を最もよく説明するために、さらに考えられる特別な使用に適する様々な変形例を有する様々な実施形態に対応する本願発明を当業者が理解することができるように、本明細書の実施形態は選択され、記載されたものである。

以上のべたように本明細書の発明を詳細に、かつその実施形態を参照して記載したので、以下の特許請求の範囲に定義された本願発明の技術的範囲から逸脱することのない変形例や変更例が可能であることは明らかである。

Claims (20)

1. 診療用画像作製のためのクリップ選択の方法であって、
   診療用撮像デバイスへのインタフェースを介して、選択した哺乳類の臓器の診療手順および目標とする部分を受け取り、
   前記診療用撮像デバイスを用いて、前記目標とする部分の様々なビデオクリップ画像の群を取得し、
   前記ビデオクリップ画像の群を画像記憶装置に保存し、
   前記ビデオクリップ画像の群の各ビデオクリップを画像処理して、該各ビデオクリップの見える像および品質を判定し、
   選択した診療手順および目標とする部分に対応する規則であって前記ビデオクリップ画像の群に必要な見える像および必要な品質を特定する規則を規則ベースから読み出し、
   前記読み出した規則を前記ビデオクリップ画像の群にフィルタとして適用して前記特定された必要な見える像および必要な品質を満たす前記ビデオクリップ画像の群の部分集合を作り、
   前記ビデオクリップ画像の群の部分集合を前記画像記憶装置に保存することを含む方法。
2. 前記読み出した規則を適用して前記特定された必要な見える像および必要な品質を満たすビデオクリップが前記ビデオクリップ画像の群中に存在しないと判定された場合、前記診療用撮像デバイスへのインタフェースを介して警告を発生する請求項１に記載する方法。
3. 前記各ビデオクリップの画像処理は、送られてきたビデオクリップ中に所定の信頼度で見分けられた見える像を示す出力を作成するように訓練されたニューラルネットワークに各ビデオクリップを送ることを含む請求項１に記載する方法。
4. 前記各ビデオクリップの画像処理は、送られてきたビデオクリップを特定の見える像を有する既知の画像からなるデータ記憶装置と比較して、送られてきたビデオクリップ中にある、見分けられた見える像を示すコンテンツに基づく画像検索システムに、各ビデオクリップを送ることを含む請求項１に記載する方法。
5. 前記各ビデオクリップの画像処理は、前記ニューラルネットワークの前記出力中に作成されている特定された信頼度レベルに基づいて、送られてきた画像の一般化された品質レベルをコンピュータにより算出することを含む請求項３に記載の方法。
6. 前記読み込んだ規則は、前記見える像中にあることが必要なランドマーク特徴をさらに特定し、前記各ビデオクリップの画像処理は、送られたビデオクリップ中の特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴を示す出力を生成するように訓練されたニューラルネットワークに各ビデオクリップを送り、前記読み出した規則を適用するときに、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴がないことは前記ビデオクリップが低品質であることに対応し、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴があることは前記ビデオクリップが高品質であることに対応する請求項１に記載する方法。
7. 前記診療用撮像デバイスを用いて、前記目標とする部分の様々なビデオクリップ画像の群をリアルタイムで取得している間に、取得したビデオクリップ画像の群の画像記憶装置への保存が行われる請求項１に記載する方法。
8. １台以上のコンピュータであって、各コンピュータがメモリと少なくとも一つのプロセッサを有する１台以上のコンピュータを有するホスト計算システムと、
   前記ホスト計算システムの前記メモリ中で実行され、制御命令を通信可能に結合した診療用撮像デバイスに与え、さらに前記診療用撮像デバイスに対するインタフェースを与える診療用画像作製コンピュータプログラムであって、該診療用画像作製コンピュータプログラムが実行されている間に働いて、
   前記診療用撮像デバイスに対するインタフェースを介して、選択した哺乳類の臓器の診療手順および目標とする部分を受け取り、
   前記診療用撮像デバイスを用いて、前記目標とする部分の様々なビデオクリップ画像の群を取得し、
   前記ビデオクリップ画像の群を画像記憶装置に保存し、
   前記ビデオクリップ画像の群の各ビデオクリップを画像処理して、該各ビデオクリップの見える像および品質を判定し、
   選択した診療手順および目標とする部分に対応する規則であって前記ビデオクリップ画像の群に必要な見える像および必要な品質を特定する規則を規則ベースから読みこみ、
   前記読み出した規則を前記ビデオクリップ画像の群にフィルタとして適用して前記特定された必要な見える像および必要な品質を満たす前記ビデオクリップ画像の群の部分集合を作り、
   前記ビデオクリップ画像の群の部分集合を前記ホスト計算システムの前記画像記憶装置に保存する、コンピュータプログラム命令を含む診療用画像作製コンピュータプログラムと、含むクリップ選択に適した診療用画像作製データ処理システム。
9. 前記コンピュータプログラムがさらに実行され、前記読み出した規則を適用して、前記特定された必要とされる見える像および品質を満たすビデオクリップが前記ビデオクリップ画像の群の中に存在しないと判定される場合、前記診療用撮像デバイスの前記インタフェースを介して警告を発生する請求項８に記載のシステム。
10. 各ビデオクリップの画像処理は、各ビデオクリップをニューラルネットワークに送ることを含み、該ニューラルネットワークが所定の信頼度レベルで見分けられた前記送られてきたビデオクリップ中の見える像を示す出力を発生するように訓練されている請求項８に記載のシステム。
11. 前記各ビデオクリップの画像処理は、各ビデオクリップをコンテンツに基づく画像検索システムに送ることを含み、該コンテンツに基づく画像検索システムは送られてきたビデオクリップを所定の見える像の既知の画像からなるデータ記憶装置と比較し、送られてきたビデオクリップ中の見分けられた見える像を示す請求項８に記載のシステム。
12. 前記各ビデオクリップの画像処理は前記ニューラルネットワークの出力中に作られた所定の信頼度レベルに基づいて、送られてきた画像の一般化された品質レベルをコンピュータにより算出することをさらに含む請求項１０に記載のシステム。
13. 前記読み出した規則によって見える像中にあることが必要なランドマーク特徴を特定し、 各ビデオクリップの前記画像処理は、
    各ビデオクリップを送られたビデオクリップ中の特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴を示す出力を生成するように訓練されたニューラルネットワークに送り、
    前記読み出した規則を適用するときに、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴がないことは前記ビデオクリップが低品質であることに対応し、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴が見えることは前記ビデオクリップが高品質であることに対応することを含む請求項８に記載のシステム。
14. 診療用画像作製のためのクリップ選択用コンピュータプログラム製品であって、プログラム命令を有するコンピュータが読み出し可能な記憶媒体を含み、前記プログラム命令は所定のデバイスによって実行可能であり、前記プログラム命令にしたがって該所定のデバイスが、
    診療用撮像デバイスへのインタフェースを介して、選択した哺乳類の体の診療手順および目標とする部分を受け取り、
    前記診療用撮像デバイスを用いて、前記目標とする部分の様々なビデオクリップ画像の群を取得し、
    前記ビデオクリップ画像の群を画像記憶装置に保存し、
    前記ビデオクリップ画像の群の各ビデオクリップを画像処理して、該各ビデオクリップの見える像および品質を判定し、
    選択した診療手順および目標とする部分に対応する規則であって前記ビデオクリップ画像の群に必要な見える像および必要な品質を特定する規則を規則ベースから読み出し、
    前記読み出した規則を前記ビデオクリップ画像の群にフィルタとして適用して前記特定された必要な見える像および必要な品質を満たす前記ビデオクリップ画像の群の部分集合を作り、
    前記ビデオクリップ画像の群の部分集合を前記画像記憶装置に保存する、コンピュータプログラム製品。
15. 前記デバイスによって実行される前記方法は、前記読み出した規則を適用して、前記特定された必要とされる見える像および品質を満たすビデオクリップが前記ビデオクリップ画像の群の中に存在しないと判定される場合、前記診療用撮像デバイスの前記インタフェースを介して警告を発生することを含む請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
16. 前記各ビデオクリップの画像処理は、各ビデオクリップをニューラルネットワークに送り、該ニューラルネットワークが所定の信頼度レベルで見分けられた前記送られてきたビデオクリップ中の見える像を示す出力を発生することを含む請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
17. 前記各ビデオクリップの画像処理は、各ビデオクリップをコンテンツに基づく画像検索システムに送り、該コンテンツに基づく画像検索システムは送られてきたビデオクリップを所定の見える像の既知の画像からなるデータ記憶装置と比較し、送られてきたビデオクリップ中の見分けられた見える像を示すことを含む請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
18. 前記した各ビデオクリップの画像処理は、前記ニューラルネットワークの出力中に作られた所定の信頼度レベルに基づいて、送られてきた画像の一般化された品質レベルをコンピュータにより算出することをさらに含む請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
19. 前記読み出した規則によって見える像中にあることが必要なランドマーク特徴をさらに特定し、
    前記各ビデオクリップの画像処理は、各ビデオクリップをニューラルネットワークに送ることを含み、前記ニューラルネットワークは送られたビデオクリップ中の特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴を示す出力を生成し、前記読み出した規則を適用するときに、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴がないことは前記ビデオクリップが低品質であることに対応し、前記特定の信頼度レベルで見分けられたランドマーク特徴があることは前記ビデオクリップが高品質であることに対応する請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
20. 前記したビデオクリップ画像の群の保存は前記診療用撮像デバイスを用いる前記目標とする部分の様々なビデオクリップ画像の群をリアルタイムで取得している間になされる請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。